Detección y clasificación inteligentes de patógenos alimentarios por ordenador

Los investigadores que han diseñado la nueva técnica, han adoptado para ella un sofisticado enfoque estadístico que permite a los ordenadores mejorar su habilidad para detectar la presencia de contaminación bacteriana en muestras de productos alimenticios. La técnica promueve el aprendizaje automático, permitiendo la identificación de clases conocidas y desconocidas de patógenos de los alimentos.

El gran número de agentes patógenos bacterianos existentes y su alta tasa de mutación hacen sumamente difícil automatizar su detección, tal como indica M. Murat Dundar, profesor de ciencias informáticas en la IUPUI (Universidad de Indiana - Universidad Purdue en Indianápolis). Hay miles de subtipos diferentes de bacterias y no es factible recopilar suficientes subconjuntos como para que al poner su información a disposición de un ordenador éste pueda identificar por comparación cualquier subconjunto que analice en el futuro. A menos de que se flexibilice la detección y la identificación automáticas sobre la base de lo que ya conoce el software, se corre un serio riesgo de pasar por alto las señales delatadoras de la inminencia de brotes aislados de una infección o incluso del inicio de una epidemia importante.

Para detectar e identificar colonias de patógenos como listeria, estafilococos, salmonela, Vibrio y E. coli, con arreglo a las propiedades ópticas de sus colonias, los investigadores, de la citada institución y también del Centro Bindley de Biociencia en la Universidad Purdue, emplearon un prototipo de escáner láser, desarrollado por investigadores de la Universidad Purdue. Sin el nuevo enfoque de aprendizaje automático mejorado, el sensor empleado para la clasificación de las bacterias sería incapaz de detectar clases de agentes patógenos no programadas explícitamente en el procedimiento de identificación del sistema.

Este nuevo enfoque de aprendizaje automático para detección de patógenos alimentarios mediante ordenador es un paso muy importante hacia una identificación completamente automática de agentes patógenos conocidos o nuevos, en tiempo real.

El equipo de investigación cree que esta metodología puede expandirse también hacia los análisis de sangre y de otras muestras biológicas.

Publicado en http://www.solociencia.com/biologia/10120904.htm